步进频率线性调频脉冲信号的子孔径处理方法

针对步进频率线性调频脉冲信号的压缩处理提出频域子孔径处理方法。该方法首先将每个子脉冲的回波信号在频域进行匹配滤波,经频谱搬移和相干合成后,得到距离时间函数的频域响应,最后进行逆FFT从而得到一维距离像,实现脉冲压缩。介绍了频域-时域混合的子孔径处理法,即首先将子脉冲在频域进行匹配滤波并变换到时域,经过时域上变频,然后在时域进行相干合成。针对不同孔径的加权方法作了计算,并进行比较和分析。计算表明,孔径加权的效果与Chirp信号的基带带宽以及步进频率大小有关,在实际中应该针对不同情况采用不同的加权方法。所提方法对频率线性步进和非线性步进的情况都适用。     

SIAR体制下单基地MIMO雷达距离高分辨研究

常规脉冲压缩处理只针对单根天线单一载频单次回波,对于MIMO雷达,由于发射采用多载频信号,回波信号通道分离后若能进行带宽合成,则相应距离分辨率会比单根天线提高数倍,有利于后续检测与跟踪。针对MIMO雷达设计中调频带宽和载频差的不同选取,分别采用时频域频谱拼接及频谱外推与Root MUSIC算法相结合的方法,得到目标高分辨距离像。仿真结果验证了该方法的正确性。     

一种极化分集制导雷达及低截获概率信号设计

研究了一种基于极化分集阵列的主动式弹载相控阵雷达及其信号设计问题。阐述了该制导雷达极化分集阵列的设计思想和雷达系统结构;设计的雷达发射信号为：在脉冲内部采用线性调频或者相位编码脉冲压缩信号、在脉冲组之间采用时域波形和极化状态的同时捷变,采用脉冲压缩技术以实现高距离分辨率和探测距离,综合采用脉冲压缩技术和极化编码技术有效提高雷达的低截获概率性能,采用极化估值与检测技术提高雷达的抗干扰能力。建立了双极化发射信号的数学模型,论述了双极化回波信号的处理方法,仿真分析了其抗干扰性能。研究结果表明,该新体制制导雷达具有良好的抗移频干扰和延时干扰的能力,电子战性能更为优良。     

用频率变标算法处理大斜视角SAR数据

给出了一种改进线频调变标算法,该算法适用于处理距离解线调后的聚束式SAR数据.应用频率变标技术,给出的算法在消除信号剩余视频相位项的同时进行距离单元徙动校正(RCMC),避免了插值运算.对大斜视角数据,由于二次距离压缩误差的影响,偏离参考距离的散射点未能完全聚焦,且离参考距离越远聚焦性能越差.在一定的聚焦深度下,用不同的参考距离对数据进行二次距离压缩,并用相应的滤波器滤出聚焦部分图像,然后拼接成完整的距离像,从而有效地降低了距离压缩误差.仿真结果表明,对给定的SAR参数,在斜视角为60°时,能得到较好的成像结果.     

基于二维FRFT压缩的上升段弹道目标成像

上升段弹道目标相对于雷达不仅具有很高的径向速度,而且转动速度也近似为匀加速转动,使得去斜后的差频信号和多普勒回波均为多分量线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号,若仍采用基于离散傅里叶变换的距离-多普勒(range-Doppler, RD)方法成像,将造成图像在径向和横向的散焦。本文借助分数阶傅里叶变换完成距离压缩和方位压缩,分别在能量聚集性最佳的分数阶谱域提取散射点的距离像和横向像,获得良好的聚焦效果。最后,通过对GRECO软件模拟数据的处理,验证了本文方法的有效性。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

线性调频中断连续波的参数选择与综合处理

根据综合脉冲孔径技术的特点,从发射信号的正交性要求和解距离混叠及盲区的角度,分析了线性调频中断连续波信号的脉冲重复频率、阵元载频间隔及调频斜率等波形参数的选取问题。按照该信号的处理流程,推导了接收端发射综合处理的数学过程,并针对发射阵列为均匀线阵的情况,得到了距离-方位二维模糊函数的表达式,简要分析了系统的距离与方位分辨性能。最后给出了实测数据的综合处理结果,讨论了实际处理中需要注意的问题。     

基于CS的脉冲压缩雷达单快拍DOA估计

在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向（direction of arrival, DOA）的主要问题之一是：脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA, SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法,并为雷达系波达方向估计; 压缩感知; 单快拍处理; 脉冲压缩雷达统的实时分析提供了保障。     

脉冲频率编码信号在高频地波超视距雷达中的应用

本文就脉冲频率编码信号应用到高频地波超视距雷达中，进行了较详细的波形设计和处理研究。分析表明，脉冲重复周期与目标回波的距离延时和径向多普勒速度分量无关。因此，若将重复周期参差调制方式融合到频率编码信号中，可使信号具备时－频调制双重随机性。有效地加强了信号自身抑制干扰的能力。信号的处理采用了时间窗匹配相关处理，消除了距离模糊并扩展了信号参数的可选择范围。本文还给出了脉冲频率编码信号的设计步骤和参数选择的约束条件。     

基于合成带宽技术提高距离分辨率的新方法

多频段子脉冲信号合成距离像,可以降低系统瞬时带宽和采样率要求,并提高距离分辨率。探讨了一种新的基于合成带宽技术的综合子脉冲成像思想,该方法用非均匀采样模型来解决频带合成中子脉冲参数不同带来的问题,然后采用辛格插值方法进行信号的均匀化重建,并最终获取更高分辨率距离像。仿真实验表明,此方法不仅能解决不同参数的子脉冲信号间合成问题,还有效改善了距离分辨率。     

海上舰船目标HRRP特性仿真

系统地介绍了海上舰船目标高频仿真及雷达成像的完整解决方案。对海上舰船进行高精度三维几何建模,采用步进频率信号雷达波照射,基于物理光学(physical optics, PO)双次反弹的高频方法结合增量长度绕射系数(incremental length diffraction coefficients, ILDC)理论计算了复合目标的宽带后向散射场。在频域对回波数据作离散傅里叶逆变换,得到宽带信号的时域响应,从而得到高分辨率距离像(high resolution range profiles, HRRP)和二维聚束合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像。在给出的算例中,借助射线理论分析了海上舰船目标的距离像特性及其成像机理,验证了仿真结果的准确性和有效性。     

基于线性调频步进信号的空间自旋目标时变三维成像方法

三维成像对空间目标测量、分类、识别等具有重要的意义。线性调频步进信号具有瞬时带宽较窄的特点,可获得较远的探测距离,在空间目标监视中具有优势。基于线性调频步进信号模型,提出了一种空间自旋目标时变三维成像的方法,并对由此产生的距离走动等问题进行了详细讨论。通过采用L型三天线雷达,首先分别获得各天线回波对应的高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)序列,然后利用Hough变换提取高分辨距离像序列中各个目标散射点的自旋运动特征,以获得各个散射点的自旋“轨迹”,最后通过对不同干涉平面内的高分辨距离像序列进行干涉处理,获得各散射点在每一慢时间时刻的空间方位向和俯仰向位置,结合高分辨距离像序列获得的距离向信息即可准确重构散射点的时变空间三维位置。仿真实验验证了文中自旋目标时变三维成像方法的有效性。     

带限条件下雷达信号的超分辨处理方法

雷达的距离分辨率与发射信号的带宽成反比 ,要获得大的距离分辨率 ,必须发射宽带雷达信号。事实上 ,在雷达发射波形设计时 ,考虑到雷达的总体性能指标和工程上的可实现性 ,发射信号带宽是受限的。如何在有限带宽情况下提高距离分辨率是一个值得解决的技术难题。针对脉间频率步进雷达回波信号的特性 ,采用MUSIC(multiplesignalclassification)算法 ,实现了带限条件下雷达信号的超分辨处理 ,进一步提高了脉间频率步进雷达的距离分辨率。仿真实验证明了结果的正确性。     

毫米波宽带雷达相位误差校正方法研究

为了有效解决相位误差对于步进频信号合成高分辨的影响,在分析步进频雷达相位误差来源的基础上,提出了一种相位误差校正方法。理想情况下,频率步进信号为相参信号,脉冲间的相位具有线性关系,相邻脉冲间的相位差恒定。随机相位误差的存在,破坏了频率步进信号的相参性,导致合成高分辨结果旁瓣峰值电平提高,噪声基底抬高。合成高分辨前,利用相邻脉冲接收信号相位差与均值的差值对采样信号进行相位补偿,可以一定程度上校正相位误差对步进频信号的影响。对仿真数据与实测数据的处理结果表明,该方法可有效提高频率步进体制雷达的检测性能。     

基于支持向量机的高分辨距离像分类法

支持向量机 (supportvectormachine ,SVM)是新一代学习机 ,具有良好的泛化性能。高分辨距离像(HRRP)分类是雷达复杂目标分类的重要方法。采用SVM作为分类器 ,研究了飞机目标HRRP分类法。设计了相应的预处理算法 ,并提出了结合VapnikChervonenkis维法和留一 (LOO)交叉验证法的参数选择算法。基于 5种飞机缩比模型的HRRP数据 ,比较了SVM分类法和最大相关分类法的性能 ,研究了噪声、训练用方位角采样数和训练样本集的大小对识别性能的影响。实验结果表明 ,SVM在HRRP分类上具有良好的应用前景。     

基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network, DCNN)的识别方法。首先,提取HRRP的双谱-谱图特征表示作为CNN的输入。然后，通过网络训练提取出深层本质特征,实现对雷达目标的识别。最后，对不同特征表示的识别结果进行对比。采用卫星目标实测数据进行实验，结果表明,该方法可以准确有效地识别雷达目标,而且与其他常用特征表示相比,双谱-谱图特征表示具有更好的识别准确率和噪声鲁棒性。     

Analysis and application of wavelet transform in target imaging and detection of stepped frequency MMW radar

1.INTRODUCTION InMMWradar,steppedfrequencysignalisoften chosentobetheemissionwaveform,andthetarget scatteringpropertiescanbedescribedasmultiscatter ingcenters.Modernspectrumanalysiscanimprove therangeresolution,butitneedscomplexsignal modeling,sufficientSNRandheavycomputation. Becauseofthegoodpropertiesoftime frequencylo calizationandapproximation,wavelettheoryhasbeen widelyappliedintotheimagingoftargetrangeprofile inthefieldofhighresolutionradar.InRefs.[1,2] thewaveletanalysisisperf…     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。     

基于宽带雷达HRRP舰船目标长度估计算法

针对宽带雷达舰船一维高分辨距离像(high range resolution profile,HRRP)特征提取问题,提出了一种船长特征提取算法。首先,基于雷达舰船跟踪信息估计出姿态角,并提取运动状态特征;其次,根据边界幅度异常变化判断目标是否存在截像;然后,根据相邻相关法对齐目标,并剔除异常的HRRP距离像,采用基于门限分割方法提取目标区域,按照一定的投影准则计算船长。所提出的方法测长精度高,通过实测数据验证表明,自动估计船长平均误差在10%以内,具有较强的工程应用价值。